动态避障

摘要： 本文提出一种基于时间弹性带的轨迹规划方法,用于求解移动机器人动态避障问题。轨迹规划需要考虑环境中不确定障碍等因素,因此该方法包含机器人运动速度、运动状态、障碍物等多种约束条件。结合多种约束条件,完成从起始点到目标点的无碰撞轨迹规划,移动机器人实现平稳无碰撞运动。实验结果表明,该方法具有优越的运动学特性和良好的避障规划效果。

摘要： 外科机器人手术发展迅猛,从1992年第一台机器人手术系统到2008年,国内高江平教授与国外Bladou教授共同完成国内首例通过控制机器人手臂实现“达芬奇机器人”腹腔镜前列腺癌根治手术。围绕MoveIt!功能包来实现对视觉数据的处理和对机械臂运动的控制,采用八叉树建图的方式,深度相机实时检测到机械臂周围环境的变化,当出现动态障碍物时,能够检测到障碍物的存在,达到动态避障的效果。避免机械臂出现碰撞事件的发生。

摘要： 通过自主导航的视觉算法进行导航框架设计,采取SLAM稀疏点云最小化的优化算法,完成DWA模型构建,配合实现智能巡检机器人的动态避障,在现有顺滑轨迹基础之上进行全局优化,基于ROS通信架构,对智能巡检机器人的巡检路线开展设计,完成固定坐标点和自定义坐标点的双重配合,提升智能巡检机器人的完全巡查功能。

摘要： 针对传统机器人路径规划只适用于障碍位置固定的环境中,无法避开动态障碍物的问题,提出一种融合动态障碍物信息的机器人避障路径规划方法。对传统动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)进行改进,融合动态障碍物信息与机器人运动学分析,来解决机器人在动态环境下的避障问题,并与改进的A*算法融合,来保障机器人路径规划的全局最优性。实验结果证明,所提出的方法在动态环境下适应度高、安全性强,具有一定的应用价值。

摘要： 针对水下无人航行器路径规划需要提前获得海图以得到全局障碍物信息,难以做到未知环境下实时规划路径的问题,提出一种对探测空间进行采样并判断采样点是否具有障碍,最终将探测到的障碍结果加权赋值给A;算法待扩展点的方法,实现了探测与路径规划同步进行,同时考虑到航行器的运动学约束,将A;算法的搜索域修正为圆域并且仅搜索在运动学约束下可达的区域,避免路径规划出现折线段。最终仿真结果表明,该方法在未知海域中,可以实现实时路径规划,规避由探测系统检测到的障碍物并最终抵达目标点,且运算消耗小,速度快,满足实时性要求。

摘要： 针对传统A^(*)算法规划的路径理论上不是最优,路径中存在较多拐点和冗余路段等问题,通过3个步骤进行改进。首先,扩展A^(*)算法的搜索邻域,用于减少路径规划子节点数,打破了路径搜索方向仅为0.25π的限制;其次,改进代价函数,提高搜索效率,对改进A^(*)算法规划的路径通过提取关键点进行优化,剔除冗余节点和冗余路段;最后,将优化后的路径以相邻节点分段使用改进动态窗口法进行规划,融合算法分别与传统A^(*)算法与传统动态窗口法对比。研究结果表明,融合算法安全性更高,路径更短,且能够实现避开动态障碍物。

摘要： 为改善高速公路行车安全性,设计了智能汽车动态避障轨迹规划与跟踪集成控制器。建立了智能汽车的动力学及运动学模型,以主车与周围车辆无碰撞、跟随期望轨迹以及保证车辆稳定性作为优化目标,用虚拟势场法描述主车与周围车辆的位置关系,基于模型预测控制原理对智能车辆动态避障轨迹规划与跟踪进行集成控制,采用Matlab/Prescan联合仿真平台验证动态换道避障算法的有效性。结果表明:该集成控制算法在高速公路动态换道场景下,能有效避免主车与周围车辆发生碰撞,保证了行驶安全性。

摘要： 针对Informed-RRT^(*)算法在路径规划中与动态障碍物的碰撞问题,提出基于Informed-RRT^(*)和人工势场法的改进路径规划算法。该算法引入椭圆区域采样策略和自适应步长策略提高了寻找可行全局路径的稳定性和效率,在静态障碍物边界区域获得最优成本可行路径方案。当机器人按照全局路径运动遇到动态障碍物时,引入裁剪路径分支策略和人工势场法对局部路径进行重规划,实现动态避障功能。将改进算法应用于仿真环境,结果表明改进算法实现了全局最优探索和局部避障功能,验证了算法的有效性。

摘要： 针对多机器人环境下时间弹性带(TEB)算法在动态避障时轨迹欠佳且速度输出不稳定的问题,将TEB算法和速度障碍(VO)法进行融合,提出了TEB-VO轨迹规划算法,对机器人临近动态障碍物的避障速度进行约束。之后,设计了一个自适应参数动态调节模块,对规划轨迹的离散间隔以及机器人允许的最大线速度进行动态调整,使得机器人的轨迹趋于平缓且速度输出更加合理。最后,基于机器人操作系统(ROS)与Turtlebot3机器人进行了仿真和实验,验证了该算法具有良好的轨迹规划和动态避障能力。

摘要： 针对局部可观测的非线性动态地震环境下,六足机器人采用传统算法进行动态避障时易出现算法不稳定的情况。运用了基于双重深度Q网络(DDQN)的决策方式,通过传感器数据输入卷积神经网络(CNN)并结合强化学习的策略,下达命令到六足机器人,控制输出决策动作,实现机器人动态避障。将系统的环境反馈与决策控制直接形成闭环,通过最大化机器人与避障环境交互产生的累计奖励回报,更新神经网络权重,形成最优决策策略。通过六足机器人平台实验结果证明:此方法能较好地减少传统深度强化学习算法容易导致过度估计状态动作值和损失函数难以收敛的风险;并且提高了六足机器人进行动态避障的效率和稳定性。

摘要： 移动机器人在运动中对道路区域和障碍物的精确检测，并自组织、自规划行进路线，动态避障，是决定机器人能否准确、快速地达到预定目标的关键技术。为了提高移动机器人的动态避障能力，建立了基于双目立体视觉的移动机器人避障算法，利用人的视觉原理来获取道路区域和障碍物的相关信息，自主规划行进路线。侧重介绍了道路区域和障碍物检测、动态避障等算法的基本原理、构建方法以及主要参数的确定。实验结果表明，该算法具有处理的数据量较小、实时性好、避障良好的特点。

摘要： Robocup是目前世界上规模最大的机器人足球比赛.创立Robocup的目的是促进人工智能和机器人学的研究,通过足球这个具有普遍意义的平台,来评价各种理论、算法和智能体的体系结构.本文介绍了五种RoboCup运动规划策略方法的基本思想和原理,在此基础上,总结了各策略方法的优点及局限性,并提出了一改进方法.

摘要： Robocup是目前世界上规模最大的机器人足球比赛.创立Robocup的目的是促进人工智能和机器人学的研究,通过足球这个具有普遍意义的平台,来评价各种理论、算法和智能体的体系结构.本文介绍了五种RoboCup运动规划策略方法的基本思想和原理,在此基础上,总结了各策略方法的优点及局限性,并提出了一改进方法.

摘要： Robocup是目前世界上规模最大的机器人足球比赛.创立Robocup的目的是促进人工智能和机器人学的研究,通过足球这个具有普遍意义的平台,来评价各种理论、算法和智能体的体系结构.本文介绍了五种RoboCup运动规划策略方法的基本思想和原理,在此基础上,总结了各策略方法的优点及局限性,并提出了一改进方法.

摘要： Robocup是目前世界上规模最大的机器人足球比赛.创立Robocup的目的是促进人工智能和机器人学的研究,通过足球这个具有普遍意义的平台,来评价各种理论、算法和智能体的体系结构.本文介绍了五种RoboCup运动规划策略方法的基本思想和原理,在此基础上,总结了各策略方法的优点及局限性,并提出了一改进方法.

摘要： Robocup是目前世界上规模最大的机器人足球比赛.创立Robocup的目的是促进人工智能和机器人学的研究,通过足球这个具有普遍意义的平台,来评价各种理论、算法和智能体的体系结构.本文介绍了五种RoboCup运动规划策略方法的基本思想和原理,在此基础上,总结了各策略方法的优点及局限性,并提出了一改进方法.

摘要： Robocup是目前世界上规模最大的机器人足球比赛.创立Robocup的目的是促进人工智能和机器人学的研究,通过足球这个具有普遍意义的平台,来评价各种理论、算法和智能体的体系结构.本文介绍了五种Robocup运动规划策略方法的基本思想和原理,在此基础上,总结了各策略方法的优点及局限性,并提出了一些改进方法.

摘要： Robocup是目前世界上规模最大的机器人足球比赛.创立Robocup的目的是促进人工智能和机器人学的研究,通过足球这个具有普遍意义的平台,来评价各种理论、算法和智能体的体系结构.本文介绍了五种Robocup运动规划策略方法的基本思想和原理,在此基础上,总结了各策略方法的优点及局限性,并提出了一些改进方法.

摘要： Robocup是目前世界上规模最大的机器人足球比赛.创立Robocup的目的是促进人工智能和机器人学的研究,通过足球这个具有普遍意义的平台,来评价各种理论、算法和智能体的体系结构.本文介绍了五种Robocup运动规划策略方法的基本思想和原理,在此基础上,总结了各策略方法的优点及局限性,并提出了一些改进方法.

摘要： Robocup是目前世界上规模最大的机器人足球比赛.创立Robocup的目的是促进人工智能和机器人学的研究,通过足球这个具有普遍意义的平台,来评价各种理论、算法和智能体的体系结构.本文介绍了五种Robocup运动规划策略方法的基本思想和原理,在此基础上,总结了各策略方法的优点及局限性,并提出了一些改进方法.

摘要： 本发明提供一种机器人运动信息识别方法、避障方法及避障机器人、避障系统。在机器人当前行进路径上，生成携带有所述机器人运动信息的第一投影图案，视觉捕捉所述第一投影图案，识别所述第一投影图案携带的所述机器人运动信息。其中，通过投影图案传递机器人运动信息，并配合视觉捕捉投影图案进行识别处理，进一步采取避障规划，使得机器人能在激光雷达识别到其他机器人之前就能够获得路线上其他机器人的行驶相关信息，从而进行预先规避，一方面可以提升安全性，减小拐角碰撞的几率；另一方面可以在更安全的基础上提升运行速度，增加效率。

摘要： 本发明实施例公开了一种车辆避障方法、车辆避障装置、车辆避障系统和车辆，车辆避障方法包括根据车辆的预设行进路线和障碍物位置信息确定车辆的绕行方向；根据车辆的最小转弯半径、障碍物在绕行方向上的延伸宽度、车辆的车身宽度、车辆与障碍物之间的安全距离以及预设行进路线确定车辆的绕行起点、绕行转折点和绕行终点；控制车辆在绕行起点和绕行转折点之间沿第一时针方向以最大转向角绕行，在绕行转折点和绕行终点之间沿第二时针方向以最大转向角绕行，避开障碍物。采用上述车辆避障方法可以得到较短的车辆绕行轨迹，且车辆仅需以最大转向角转向行进即可绕开障碍物，保证车辆避障方法简单，无需在行进过程中调整转向角，提高车辆避障效率。

摘要： 本发明提供一种多AGV系统动态障碍物实时避障方法及避障系统，所述方法基于路径规划算法，在AGV行驶过程中，通过障碍物矩阵的方法，采用传感器实时检测当前位置在检测半径内是否存在障碍物，如果存在障碍物则AGV运动到距离目标点最近的位置点，直至AGV运动到目标点。本发明针对AGV在运行过程中在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，障碍物会影响AGV正常行驶甚至发生碰撞等问题，提供能够在有障碍物情况下实时更新路径避开障碍物进而正常行驶。

摘要： 本发明属于道路清扫装置技术领域，具体地是一种扫路机扫盘自动避障系统及基于该避障系统的避障方法。所述距离传感器与扫盘对应设置，并且距离传感器设置在扫盘上部并固定连接在安装架上；距离传感器用于检测与其对应的扫盘与障碍物间的距离；所述控制器与电磁换向阀电联接，控制器通过控制电磁换向阀实现对伸缩驱动的伸缩控制；所述伸缩驱动对应设置有两个所述限位开关，一个作为伸限位开关，另一个作为缩限位开关；所述距离传感器与控制器输入端子导线连接；电磁换向阀与控制器的输出端子连接。实现了自动检测扫盘的位置状态信息、以及探测左右两侧障碍物从而实现了扫盘的自动避障，消除了由传统手动进行避障操作的弊端。

摘要： 本发明实施例公开了一种车辆避障方法、车辆避障装置、车辆避障系统和车辆，车辆避障方法包括根据车辆的预设行进路线和障碍物位置信息确定车辆的绕行方向；根据车辆的最小转弯半径、障碍物在绕行方向上的延伸宽度、车辆的车身宽度、车辆与障碍物之间的安全距离以及预设行进路线确定车辆的绕行起点、绕行转折点和绕行终点；控制车辆在绕行起点和绕行转折点之间沿第一时针方向以最大转向角绕行，在绕行转折点和绕行终点之间沿第二时针方向以最大转向角绕行，避开障碍物。采用上述车辆避障方法可以得到较短的车辆绕行轨迹，且车辆仅需以最大转向角转向行进即可绕开障碍物，保证车辆避障方法简单，无需在行进过程中调整转向角，提高车辆避障效率。

摘要： 本发明提供一种机器人运动信息识别方法、避障方法及避障机器人、避障系统。在机器人当前行进路径上，生成携带有所述机器人运动信息的第一投影图案，视觉捕捉所述第一投影图案，识别所述第一投影图案携带的所述机器人运动信息。其中，通过投影图案传递机器人运动信息，并配合视觉捕捉投影图案进行识别处理，进一步采取避障规划，使得机器人能在激光雷达识别到其他机器人之前就能够获得路线上其他机器人的行驶相关信息，从而进行预先规避，一方面可以提升安全性，减小拐角碰撞的几率；另一方面可以在更安全的基础上提升运行速度，增加效率。

摘要： 本发明公开了一种无人机避障方法、避障无人机、无人机避障装置以及计算机可读存储介质，涉及无人机技术领域。其中的无人机避障方法包括：利用无人机摄像头采集障碍无人机图像；将所述障碍无人机图像输入预先训练的深度学习网络模型，得到避障飞行控制量，所述深度学习网络模型是通过输入障碍无人机训练图像以及对应的无人机实际飞行控制量进行训练得到的；依据所述避障飞行控制量控制无人机的飞行。本发明能够实现无人机在群间的自主避障。

摘要： 本发明涉及清雪铲避障设备技术领域，尤其涉及一种适用于清雪铲避障结构的液压系统、避障结构及避障方法；所述液压系统包括第一升降液压缸、第二升降液压缸、第一进退液压缸、第二进退液压缸，升降三位四通电磁换向阀和进退三位四通电磁换向阀；所述进退三位四通电磁换向阀通过进退分流集流阀与所述第一进退液压缸和所述第二进退液压缸分别连接，所述升降三位四通电磁换向阀、液控单向阀通过管路连接，所述升降分流集流阀与所述第一升降液压缸和所述第二升降液压缸分别连接。本发明所公开的适用于清雪铲避障结构的液压系统、避障结构及避障方法，采用分流集流阀控制双缸同步；立置缸采用液控单向阀进行自重平衡，通过单向节流阀实现下行限速。

摘要： 本发明公开了一种用于避碰动态障碍物的无人机类脑避障方法，包括步骤：1)分析脉冲神经元的响应特性，建立神经元脉冲响应模型；2)对脉冲AC网络的输入相机数据进行差分编码处理，对输出时序信号进行时序编码调制，基于A3C算法的异步更新机制和基于λ回归算法的多步更新机制对脉冲AC网络的网络更新机制进行更新；3)获取无人机的相机数据，通过神经元脉冲响应模型和更新后的脉冲AC网络输出避障决策以进行避障。本发明具有决策速度快、资源消耗少和生物可解释性强等优点。

摘要： 本发明公开了一种双机器人实时避障装置及避障方法，避障装置包括避障主控模块，避障主控模块包括依次相连的位置检测模块、碰撞检测模块以及动态避障模块，位置检测模块与双机器人本体的电机通信，实时采集双机器人本体的位置信息，碰撞检测模块接收位置检测模块发送的位置信息，并与双机器人本体发生碰撞的安全距离进行比较，动态避障模块接收碰撞检测模块的比较值进行双机器人本体的避障路径规划并将其发送于双机器人本体的电机驱动器执行新的避障路径。按照本发明实现的双机器人实时避障装置及避障方法，能够减少避障过程中的机器人等待时间，实现实时动态避障，由此提高双机器人的工作效率。